论文研究-粗集理论在虹膜特征提取中的应用 .pdf

虹膜识别技术是生物识别技术中的一个重要分支，具有识别准确性高、速度快、防伪性好和非侵犯性等特点。随着技术的发展和应用需求的扩大，如何提高虹膜识别的准确度和效率成为了研究的热点。虹膜特征提取作为虹膜识别中的关键步骤，其效果直接影响到最终的识别性能。 粗集理论是一种处理不确定性知识的数学工具，它主要用来分析不完整数据，发现数据之间的依赖关系，进行知识的约简，以达到精简数据、提取关键信息的目的。将粗集理论应用于虹膜特征提取中，能够对小波变换后的特征进行有效筛选，从而提取出有效的匹配特征，并去除无效匹配特征，提高虹膜识别的精度。 小波变换是一种信号处理技术，可以实现对图像的多尺度、多分辨率分析。在虹膜特征提取中，小波变换能够有效地从虹膜图像中提取出有用的纹理特征。多层维数分解是一种小波变换的应用，它通过对虹膜图像进行多层分解，能够把图像中的有效特征按照不同的频率进行分离和提取。 特征提取是图像处理和模式识别中的一项关键技术，它涉及到从原始图像中提取出有助于分类或识别的有用信息。在虹膜识别中，有效特征的提取能够帮助系统更加精确地进行个体识别。小波变换后的特征提取结合粗集理论的属性约简，是一种创新的方法，它不仅能够提取出小波变换后的特征，还能对这些特征进行筛选和优化。 图像预处理是虹膜识别流程中的第一步，它包括虹膜定位和图像归一化等环节。虹膜定位的目的是准确地从复杂的人眼图像中找到虹膜区域，而图像归一化是为了补偿由于图像采集条件不同（如平移、尺寸变化等）带来的影响。预处理之后的虹膜图像可以被用于后续的特征提取和识别过程。 属性约简是粗集理论中的核心概念之一，它旨在去除数据中的冗余信息，提取最小的特征集合，从而简化决策规则。在虹膜特征提取中，通过属性约简，可以有效地筛选出最有代表性和鉴别力的特征，从而提高虹膜识别的效率和精度。 粗集理论在虹膜特征提取中的应用是一种有效的方法，它利用小波变换提取特征，并通过属性约简的方法筛选出最重要的特征，以此来提高虹膜识别的准确性和效率。这种方法不仅能够提取出有效的特征，还能去除冗余特征，精简数据集，加快识别速度，使得虹膜识别更加高效和精准。